Comprendre les propriétés de l'eau dans ses différentes phases ainsi que son comportement aux différentes interfaces est un sujet d'importance fondamentale dans les sciences chimiques, physiques et biologiques. Ceci se voit au travers des très nombres études expérimentales et théoriques portant sur l’eau qui ont été publiées au cours des dernières décennies.
Dans ce contexte, après une brève revue bibliographique sur le sujet, je résumerai les études théoriques réalisées au LCPQ (Laboratoire de Chimie Quantique et Physique Quantique) concernant la description des systèmes aqueux. Je discuterai des différentes méthodes théoriques disponibles pour ce type de simulation, de leurs avantages et de leurs défauts. Je présenterai ensuite quelques travaux récents menés au LCPQ sur le sujet. Je présenterai enfin comment les outils de Machine Learning (IA) peuvent s’appliquer à ces systèmes. Ces derniers travaux constituent la thèse de Maïa Courtiel, doctorante au LCPQ, ex-étudiante de Parcours Spécial.

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